Influência local para modelos de equações estruturais com distribuição elíptica.

• Autor(a) principal: Melhado, Tatiana Terabayashi
• Data de Publicação: 2009
• Tipo de documento: Tese
• Idioma: por
• Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
• Texto Completo: https://teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-20220712-123717/
• topic: Análise Multivariada

Sabemos que todos os modelos estatísticos envolvem uma certa imprecisão, de forma que uma avaliação da influência de pequenas perturbações no modelo torna-se importante. Se essas perturbações alterarem os resultados principais de uma análise de forma significativa, temos motivos para nos preocupar com o modelo utilizado. Caso contrário, temos que o modelo é robusto com respeito às peeturbações induzidas. Em 1995, Cadigan desenvolveu o método de influência local para modelos de equações estruturadas utilizando os métodos de estimação demáxima verossimilhança, mínimos quadrados generalizados e não-ponderados, baseado na medida de curvatura normal introduzida por Cook. Uma suposição usual nos modelos de equações estruturais é de que o vetor de variáveis observadas tem distribuição normal multivariada. Porém, quando esta suposição é violada, os resultados dos testes de hipóteses ficam comprometidos. Na prática, muitas vezes essa suposição é violada e, assim torna-se necessária a utilização de outros métodos de estimação ou até mesmo de outras distribuições com caudas mais leves ou mais pesadas do que as da normal. A classe de distribuições elípticas engloba as distribuições com as características citadas anteriormente e, portanto, no presente trabalho, desenvolvemos o ajuste do modelo e as medidas de curvatura para verificar infuência local em modelos de equações estruturais com distribuição elíptica para diferentes esquemas de perturbação e, então, fizemos uma aplicação utilizando a distribuição t multivariada, que tem caudas mais pesadas que as da normal. Disponibilizamos duas bibliotecas para o pacote R, uma para o ajuste do modelo e a outra para avaliação da influência local.